[发明专利]一种基于机器视觉的外观质量检测方法

说明书

本发明特别涉及一种基于机器视觉的外观质量检测方法，包括如下步骤：加载模板库中当前检测型号包装盒的模板图像；采集字符和图案印刷完成后包装盒表面图像；将所述包装盒表面图像矫正到系统默认检测位置；对所述矫正到标准检测位置的包装盒表面图像进行自适应阈值分割处理，并通过标准字符区域模板图像将所述字符区域C1和图案区域P1分离；通过对分离后的字符区域C1和图案区域P1进行处理判定是否为合格品。通过将字符和图案分离，字符缺陷检测主要通过查找字符粘结和缺失判定是否为合格品，图案缺陷检测主要通过计算几何矩是否符合标准来判定合格与否，这种判定方式不受包装盒姿态影响，并且整个检测过程由机器自动完成，降低了人工检测成本，且检测的准确率很高。

技术领域

本发明涉及机器视觉检测技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的外观质量检测方法。

背景技术

机器视觉检测技术具备检测速度快、检测精度高和检测稳定性强等大量优点。近年来随着我国工业自动化领域的快速发展，机器视觉检测技术在包装盒表面印刷缺陷检测领域得到广泛的应用。利用该技术可以准确的识别包装盒表面是否存在字符粘连、缺少、图案错印、漏印等情况的发生。当前利用机器视觉检测技术进行包装盒表面的缺陷检测已经成为了一个重要的研究方向。

包装盒表面印刷缺陷大多表现是油墨量过多导致的字符粘接和印刷图案外型具有较大的差异性或油墨量不足导致字符印记不清和印刷图案模糊不清等状况，因此可以通过采集包装盒表面的图像来对包装盒表面的缺陷进行相关的识别。传统的包装盒表面缺陷检测大多直接以模板匹配的方式进行，根据检测图像与标准模板之间的匹配分数来确定二者的相似程度，相似程度越高匹配分数也就越高，说明包装盒表面出现缺陷的概率越低，但是当采集图像出现旋转、缩放等情况的发生时往往就会出现无法匹配等现象的发生导致误检。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的外观质量检测方法，能够自动、准确的检测包装盒表面缺陷。

为实现以上目的，本发明采用的技术方案为：一种基于机器视觉的外观质量检测方法，包括如下步骤：S100、加载模板库中当前检测型号包装盒的模板图像，每种检测型号包括标准模板图像、标准检测区域模板图像和标准字符区域模板图像；S200、采集字符和图案印刷完成后包装盒表面图像；S300、将所述包装盒表面图像矫正到系统默认检测位置；S400、对所述矫正到标准检测位置的包装盒表面图像进行自适应阈值分割处理，得到二值化后的包装盒表面图像，通过标准检测区域模板图像提取二值化后的包装盒表面图像中字符区域C1和图案区域P1，通过标准字符区域模板图像将所述字符区域C1和图案区域P1分离；S500、遍历字符区域C1，将每个字符区域进行连通域分割，计算分割后的各连通域的面积并找到面积最大的字符区域C1-M；S600、计算面积最大的字符区域C1-M的外接矩形C1-R，利用该外接矩形C1-R在所述的标准模板图像中扣取对应的字符区域，并计算面积最大字符区域C1-Y，比较字符区域C1-M与字符区域C1-Y的结果差值，若该差值超过设定阈值则判定为不良品，否则执行下一步；S700、遍历图案区域P1，计算每个图案区域P1-S的外接矩形P1-R，利用该外接矩形P1-R在所述的标准模板图像中扣取对应的图案区域P1-Y，分别计算图案区域P1-S和图案区域P1-Y的质心距离，若距离超过设定阈值则判定为不良品，否则判定为合格品。

与现有技术相比，本发明存在以下技术效果：通过将字符和图案分离，字符缺陷检测主要通过查找字符粘结和缺失判定是否为合格品，图案缺陷检测主要通过计算几何矩是否符合标准来判定合格与否，这种判定方式不受包装盒姿态影响，并且整个检测过程由机器自动完成，降低了人工检测成本，且检测的准确率很高。

附图说明

图1是本发明的流程示意图；

图2是图像预处理流程图；

图3是字符检测流程图；

图4是图案检测流程图。

具体实施方式